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cross validationによる学習時、エラーが出てしまう。

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現在、クロスバリデーションのよる学習方法について勉強しています。
作成したコードの学習部分が以下の通りです。

for dataset in train_list:
    X = dataset[[col for col in dataset.columns if col not in ['TARGET']]]
    y = dataset.TARGET

    X = StandardScaler().fit_transform(X)

    folds = StratifiedKFold(n_splits= 5, shuffle=False)

    for n_fold, (train_idx, test_idx) in enumerate(folds.split(X, y)):
        print('{0}fold'.format(n_fold))
        print('TRAIN', train_idx)
        print('VALID', test_idx)
        print(X[train_idx].shape)
        #print(X.iloc[train_idx].shape) #dfはindex指定で読み込むときilocを使う
        logreg = LogisticRegression()
        model = logreg.fit(X[train_idx], y[train_idx])
        model_list.append(model)
        pred = logreg.predict_proba(X)[: , 1]
        fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y[test_idx], pred)
        auc_score = roc_auc_score(y[test_idx], pred)
        print('auc_score:  ' , auc_score)
        print()
        pred_class = logreg.predict(X[test_idx])
        classes = [1, 0]
        cm = confusion_matrix(y, pred_class, labels=classes)
        print(cm)
        print()
コード


予めデータセットをいくつかに分け、それをtrain_listに保存しいます。
上記コードを実行したところ以下のようなエラーが発生してしまいます。
error: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

データセット内にnull値がないことは確認し、また、同じデータセットリストを使ってtrain_test_splitによりtrainデータとtestデータに分け学習させた場合はうまく学習させることができました。
エラーの対処法について教えていただけると助かります。よろしくお願いします。

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  • hayataka2049

    2020/01/10 14:32

    エラーメッセージの全体、コードの全体、再現できるデータをご提示いただけると回答しやすいです。

    キャンセル

  • Tera0724

    2020/01/10 16:07

    助言ありがとうございます。
    コードを確認してみたら、各データセットのインデックスがバラバラでした。インデックスをresetしたところうまく動くようになりました。

    キャンセル

回答 1

check解決した方法

0

各データセットのインデックスを揃えたところ、しっかり動くことがわかった。

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